Морфологический разбор слова «написано»
Часть речи: Краткое причастие
НАПИСАНО — слово может быть как одушевленное так и неодушевленное, смотрите по предложению в котором оно используется.
Начальная форма слова: «НАПИСАТЬ»
| Слово | Морфологические признаки |
|---|---|
| НАПИСАНО |
|
Все формы слова НАПИСАНО
НАПИСАТЬ, НАПИСАЛ, НАПИСАЛА, НАПИСАЛО, НАПИСАЛИ, НАПИШУ, НАПИШЕМ, НАПИШЕШЬ, НАПИШЕТЕ, НАПИШЕТ, НАПИШУТ, НАПИСАВ, НАПИСАВШИ, НАПИШЕМТЕ, НАПИШИ, НАПИШИТЕ, НАПИСАВШИЙ, НАПИСАВШЕГО, НАПИСАВШЕМУ, НАПИСАВШИМ, НАПИСАВШЕМ, НАПИСАВШАЯ, НАПИСАВШЕЙ, НАПИСАВШУЮ, НАПИСАВШЕЮ, НАПИСАВШЕЕ, НАПИСАВШИЕ, НАПИСАВШИХ, НАПИСАВШИМИ, НАПИСАННЫЙ, НАПИСАННОГО, НАПИСАННОМУ, НАПИСАННЫМ, НАПИСАННОМ, НАПИСАН, НАПИСАННАЯ, НАПИСАННОЙ, НАПИСАННУЮ, НАПИСАННОЮ, НАПИСАНА, НАПИСАННОЕ, НАПИСАНО, НАПИСАННЫЕ, НАПИСАННЫХ, НАПИСАННЫМИ, НАПИСАНЫ
Разбор слова в тексте или предложении
Если вы хотите разобрать слово «НАПИСАНО» в конкретном предложении или тексте, то лучше использовать морфологический разбор текста.
Примеры предложений со словом «написано»
1
Написано или не написано и что написано.
Хирург, Юлий Крелин, 1970-1973г.2
Читаю дальше: “Так вот – это написано в Крыму, написано до беспамятства влюбленным поэтом”.
История одного посвящения, Марина Цветаева3
Тот пробежал глазами несколько строк без видимых усилий, и сказал: «Это написано левой рукой, и хорошо написано».
Почерк Леонардо, Дина Рубина, 2008г.4
И в Ветхом Завете написано осуждение всякой магии: суд был строгим: «Ворожеи не оставляй в живых» – (Исход 22: 18), так написано.
События из провинции, Сергий Чернец5
Найти еще примеры предложений со словом НАПИСАНО
Ударение
Eckher Dictionary is a modern pronunciation dictionary of the English language. Every pronunciation in Eckher Dictionary is written in IPA (International Phonetic Alphabet). Example English pronunciations: «bamlanivimab».
Eckher’s Periodic Table of the Elements is the modern and accessible version of the periodic table that allows you to easily navigate all 118 elements and view detailed information about each element. It supports both the 18 column (IUPAC) and 32 column (long form) versions of the periodic table and provides the mobile- and touch-friendly interface for viewing the table.
Create sequence logos for protein and DNA/RNA alignments using Eckher Sequence Logo Maker.
Compose speech audio from IPA phonetic transcriptions using Eckher IPA to Speech.
Browse place name pronunciation on Eckher IPA Map.
Enter IPA characters using Eckher IPA Keyboard.
Navigate the Semantic Web and retrieve the structured data about entities published on the web using Eckher Semantic Web Browser.
Turn your phone into a compass using Eckher Compass.
Author, enrich, and query structured data using Eckher Database for RDF.
Create TeX-style mathematical formulas online with Eckher Math Editor.
Create knowledge graphs using Eckher RDF Graph Editor.
Send messages and make P2P calls using Eckher Messenger.
Build event-sourced systems using Eckher Database for Event Sourcing.
View PDB files online using Eckher Mol Viewer.
Listen to your text using Eckher Text to Speech.
View FASTA sequence alignments online with Eckher Sequence Alignment Viewer.
Convert Punycode-encoded internationalized domain names (IDNs) to Unicode and back with Eckher Punycode Converter.
Explore the human genome online with Eckher Genome Browser.
Edit text files online with Eckher Simple Text Editor.
Send test emails with Eckher SMTP Testing Tool.
В морфемном словаре русского языка МОРФЕМА.РУС приведен разбор слов по составу (морфемный разбор, морфемный анализ). Даный словарь поможет в проведении морфемного анализа не только начальных (словарных) форм слов, но и всех их словоформ (всех грамматических форм слов русского языка). В основу морфемного словаря «Морфема» положена наиболее полная лексика русского языка.
Разбор слова «грибочек» по составу (морфемный анализ) представлен в словаре МОРФЕМА.РУС (выделение корня, суффикса, основы и окончания).
Demonym is an online dictionary of demonyms (words used to identify the people from a particular place). Some of these words aren’t well-known or easy to remember, and Demonym can help you quickly find the answer. Examples: Barbados.
Розбір слів за будовою: «ходити».
Разбор слоў па саставе: «рассыпаць».
Ударения в словах: «Шеншин».
Синонимы к словам: «потешить».
Антонимы к словам: «сжать».
Малиновский забил «Ювентусу» со штрафного, но этого не хватило для победы / ЖЖ инфо
У «Аталанты» очередной игровой кризис в Серии А. Команда показывает хорошую игру, но проваливает концовки матчей. «Богиня» одна из худших команд чемпионата Италии по футболу по количеству пропущенных мячей в заключительные 15 минут матча. Очередная слабая концовка игры испортила праздник украинскому полузащитнику клуба из Бергамо Руслану Малиновскому.Матч «Аталанта» — «Ювентус» завершился со счетом 1:1. Букмекерские конторы с PayPal принимают ставки на оставшиеся игры «Аталанты» в чемпионате Италии, а также индивидуальные достижения Руслана Малиновского, который был близок к званию лучшего игрока матча.
В январе Малиновский заболел коронавирусом и пропустил две игры. В этот период «Аталанта» сыграла 0:0 с «Интером» и «Лацио». Первый полноценный матч после болезни полузащитник сыграл 6 февраля, когда провел все 90 минут на поле против «Кальяри». Игра завершилась поражением «Аталанты» 1:2.
Матч с «Ювентусом» полузащитник начал на скамейке запасных, но он сумел усилить команду, выйдя на заключительные 30 минут. На 75 минуте Малиновский заработал штрафной удар недалеко от линии штрафной площади. Украинский полузащитник сумел реализовать этот штрафной. Ремо Фройлер покатил мяч Малиновскому, который сильно и точно пробил в верхний угол ворот. Голкипер «Ювентуса» ничего не смог сделать с мячом.
Праздник «Аталанте» испортил Данило. В компенсированное ко второму тайму время защитник замкнул головой навес Дибалы с углового. Как итог ничья 1:1. В турнирной таблице Серии А «Ювентус» остался на четвертом месте с 46 очками. «Аталанта» идет на строчку ниже с 44 баллами, но у команды Малиновского есть одна игра в запасе.
Гол в ворота «Ювентуса» стал 6 в Серии А и 7 во всех турнирах. К 6 голам в чемпионате полузащитник добавил 2 голевые передачи. Всего за «Аталанту» у Малиновского 26 голов и 21 голевая передача в 113 матчах.
Полузащитник находится в хорошей форме и показывает высокую для себя результативность. Это хорошо, так как чуть больше месяца осталось до решающих матчей сборной Украины в отборе на чемпионат мира по футболу. 24 марта сборная Украины отправится в гости в Шотландию, где сыграет в полуфинале квалификации с местной командой. Победитель матча сыграет в финале квалификации, с сильнейшей команды в паре Уэльс — Австрия. В случае победы сборной Украины, команда сыграет финал квалификации в гостях.
За сборную Украины Малиновский сыграл в 45 матчах. На его счету 6 голов и 6 голевых передач.
Автоматическая интегрированная модель оценки для англоязычных сочинений, ориентированная на маркировку частей речи
Тегирование частей речи для английских сочинений является основой для автоматической коррекции английских сочинений. Производительность системы маркировки частей речи напрямую влияет на производительность маркировки и анализа системы коррекции. Таким образом, в этой статье предлагается модель автоматической оценки сочинения на английском языке, основанная на маркировке статей частями речи. Во-первых, используйте сверточную нейронную сеть, чтобы извлечь информацию о слове на уровне символов и использовать эту часть информации на уровне грубого обучения.Во-вторых, вводится вектор уровня слова, а остаточная сеть используется для установления информационного пути для интеграции крупнозернистой аннотации и информации вектора слова. Затем модель использует рекуррентную нейронную сеть для извлечения общей информации о данных последовательности для получения точных результатов аннотации. Затем извлекаются признаки текстового содержания и с помощью слияния моделей строится модель автоматического оценивания английской композиции. Наконец, в этой статье для проверки эффекта модели используется набор данных соревнований по оценке композиций на английском языке на международной платформе соревнований по интеллектуальному анализу данных Kaggle.
1. Введение
Оценка играет центральную роль во всем учебном процессе, напрямую отражая текущую ситуацию обучения объекта обучения, косвенно отражая способность объекта обучения к обучению и в определенной степени отражая качество обучения [1, 2]. В традиционном обучении, ориентированном на экзамены, ключевую роль играет выставление оценок, непосредственно связанное с отбором талантов. Сложнее быть объективным в процессе оценки композиции.Композиция — это метод повествования, выражающий значение темы словами с учетом мышления людей и организации языка. В сочинении исследуются языковые, логические и другие способности человека, что является субъективным и концентрированным выражением общей мыслительной способности автора [3, 4]. Нетрудно обнаружить, что стандарты подсчета очков и подробные правила носят описательный характер, за исключением строгих и четких стандартов количества слов и стиля. Таким образом, процесс подсчета очков также включает в себя субъективное познание и понимание экспертами стандартов подсчета очков и даже размышление и идентификацию собственных мыслей и языка автора.Субъективные факторы и описательные критерии подсчета очков делают процесс подсчета очков относительно неоднозначным. Поэтому трудно быть относительно объективным при оценке композиции посредством ручной оценки [5, 6].
В связи с различными проблемами, существующими в традиционном обучении английскому письму, появилась автоматическая система подсчета баллов по английскому языку [7, 8]. Особенно в последние годы, в связи с непрерывным углубленным исследованием технологий НЛП, машинного обучения, технологий ИК и т. д., некоторые эксперты и ученые в стране и за рубежом также применили эти технологии к системе автоматической оценки композиции, постепенно делая автоматическую систему оценки. мощный и кредит счета.Степень и достоверность были значительно улучшены. Наиболее репрезентативные системы автоматической оценки за рубежом включают Project Essay Grade (PEG) [9], Intelligent Essay Assessor (IEA) [10] и систему оценки E-rater [11]. Превосходная автоматическая система подсчета очков в сочетании с функцией исправления текстовых ошибок [12, 13] позволяет снизить нагрузку на человека и значительно сэкономить человеческие и материальные ресурсы. Исследование метода автоматического подсчета английских сочинений всегда было сложной и постоянно улучшающейся задачей.
Производительность системы маркировки частей речи напрямую влияет на эффективность подсчета и анализа системы коррекции. В то же время тегирование частей речи также повлияет на синтаксический анализ системы, обнаружение орфографических ошибок, беглость текста и модули оценки статей. Таким образом, в этой статье предлагается модель автоматической оценки сочинения на английском языке, основанная на маркировке статей частями речи. Во-первых, используйте сверточную нейронную сеть, чтобы извлечь информацию о слове на уровне символов и использовать эту часть информации на уровне грубого обучения.Во-вторых, вводится вектор уровня слов, остаточная сеть используется для установления информационного пути, а крупнозернистая информация о маркировке объединяется с информацией вектора слов. В-третьих, модель использует рекуррентную нейронную сеть для извлечения общей информации о данных последовательности для получения точных результатов аннотации. Наконец, извлекаются особенности текстового содержимого. Принимая во внимание своевременность результатов обратной связи и точность прогнозирования, в этой статье выбран простой и эффективный метод бэггинга для интеграции трех моделей (случайный лес, GBDT и XGBoost), которые автоматически оценивают композиции на английском языке, и каждая модель умножается на определенный вес.Затем сложите, чтобы получить окончательный результат, чтобы реализовать построение модели автоматической оценки английской композиции.
2. Родственные работы
Обработка естественного языка (NLP) — важное направление в компьютерных науках и искусственном интеллекте. Он изучает все виды теорий и методов, которые могут реализовать эффективное общение между людьми и компьютерами с помощью естественного языка. Обработка естественного языка в основном используется в машинном переводе, мониторинге общественного мнения, автоматическом обобщении, извлечении мнений, классификации текста, ответах на вопросы, семантическом сравнении текста, распознавании речи, распознавании текста на китайском языке и других аспектах.Машинное обучение — это многопрофильная междисциплинарная специализация, охватывающая теорию вероятностей, статистику, приближенную теорию и сложные алгоритмы. Он использует компьютеры в качестве инструмента и стремится имитировать человеческое обучение в режиме реального времени и делит существующий контент на структуры знаний для эффективного повышения эффективности обучения. Автоматическая оценка эссе по английскому языку использует методы обработки естественного языка, позволяющие компьютерной системе выставлять соответствующие баллы за целевое эссе. Поэтому в этой статье для изучения письма на английском языке используются технология обработки естественного языка и технология машинного обучения.
Автоматическая оценка композиции — автоматизированная оценка композиции с использованием информационных технологий. Существует два типичных сценария применения технологии автоматической оценки общей композиции: (1) Выполнение работы по автоматической оценке на стандартизированном экзамене в качестве вспомогательного инструмента для ручной оценки и предоставление предложений по оценке (2) Она действует как средство обучения в процессе изучения языка. обучение и обеспечивает содержательную оценку и комментарии к сочинениям студентов
Его цель состоит в том, чтобы устранить различные недостатки ручной оценки, упомянутые выше.Основные системы или технологии автоматического подсчета очков в стране и за рубежом:
2.1. Project Essay Grader (PEG)
PEG [14, 15] извлекает некоторые простые и легко извлекаемые характеристики статьи для количественной оценки статьи, используя такие характеристики, как длина статьи, длина слова и пунктуация.
Система PEG использует методы машинного обучения для завершения процесса подсчета очков, включая два этапа обучения и подсчета очков. Это обучение и применение модели.Обучающая выборка системы PEG состоит из 100–400 эссе, оцениваемых экспертами. Из этих эссе выполняется извлечение признаков, чтобы получить вес каждого признака для построения модели. На этапе приложения PEG выполняет извлечение признаков из статей, подлежащих оценке, и вводит их в обученную регрессионную модель для получения окончательной оценки. Система ПЭГ, наконец, может достичь несогласованности R со значением 0,87, что можно назвать хорошей симуляцией и близким к реальному результату оценки.
Однако, поскольку PEG использует большое количество простых косвенных признаков для характеристики артикля, он не может отделить артикль от более глубоких семантических признаков артикля, поэтому систему PEG легко обмануть, если она просто удовлетворяет простой косвенности, извлеченной системой ПЭГ. Особенности могут получить хорошую оценку в системе PEG.
2.2. Intelligent Essay Assessor (IEA)
Система IEA [16, 17] может анализировать конкретное значение слов и фраз в тексте.Более того, разработчики считают, что смысл статьи во многом определяется используемыми в статье словами. То есть артикль меняет смысл самого артикля за счет замены слов. LSA полагает, что эти два явления обычно заметны в статьях. Одним из них является синонимическое явление, когда одно и то же значение описывается разными словами, а другим — явление двусмысленности, когда одно и то же слово описывает разные значения. Поэтому LSA считает, что у слова есть несколько семантических пространств-кандидатов, и истинное значение слова трудно определить.
С представлением статьи, статья может быть классифицирована эффективно. Если статья нуждается в оценке, то IEA необходимо достаточное количество статей в той же категории, которые имеют оценку, а окончательная оценка основана на корреляции между статьей, подлежащей оценке, и статьей, получившей оценку. В некоторых областях точность оценки IEA может превышать 0,85.
Система ИЭА анализирует артикль с точки зрения семантики, но окончательный способ выражения артикля рассматривает артикль как беспорядочное сочетание слов, игнорируя особенности текстовой структуры артикула, связь между словами и предложениями, предложениями и предложения.Заявление явно однобокое.
2.3. E-Rater System
E-rater [18, 19] — первая система, которая будет применяться к широкому кругу стандартизированных экзаменов. Базовая технология E-rater включает в себя два направления: искусственный интеллект и обработку естественного языка. Искусственный интеллект означает, что система использует превосходную модель машинного обучения для имитации искусственного подсчета очков, а технология обработки естественного языка обеспечивает поддержку извлечения и анализа переменных признаков в модели.
E-rater содержит три основных модуля: синтаксис, дискурс и аналитические модули. Синтаксический анализ может извлекать структурные особенности предложений и анализировать грамматические явления в статье, например анализ предложений. Дискурсивный анализ заключается в том, чтобы разделить статью по заведомо родственным словам и получить дискурсивную структуру статьи. Тематический анализ осуществляется путем характеристики лексики в статье. Все эти три типа функций определяют статью как переменную функции, а затем обучают модель регрессии для получения модели оценки.Точность E-рейтера может достигать поразительных 0,97.
2.4. Intellimetric Automatic Scoring System
Intellimetric [20, 21] сочетает в себе сильные стороны искусственного интеллекта, обработки естественного языка и статистических технологий и представляет собой обучающуюся машину, которая может усвоить коллективный разум экспертов-оценщиков.
Разработка всей системы представляет собой процесс имитации искусственного подсчета очков. Intellimetric пытается восстановить различные этапы ручной оценки, чтобы приблизиться к окончательной оценке.Вся система строит модуль проверки функций, который в процессе обучения пытается выявить функции-кандидаты, окончательно определяет эффективные функции и делает существующие функции более эффективными и точными.
Набор функций-кандидатов содержит более 300 функций, связанных со статьей, и модуль проверки выполняет проверку функций среди этих кандидатов. Окончательная модель оценки может достигать точности более 0,97.
2.5. Байесовская система оценки эссе (BESTY)
BESTY [22, 23] использует модель байесовской классификации в качестве базовой модели машинного обучения и оценивает композицию посредством классификации.BESTY утверждает, что использует самые основные функции существующей зрелой автоматической системы оценки в качестве собственных переменных функций для абстрагирования статей и, наконец, достижения оценки статей, здесь для задачи классификации соответствующего уровня.
2.6. Отечественное исследование по автоматической оценке композиции
Bridgeman и Ramineni [24] использовали метод перекрестной проверки для анализа в общей сложности 320 статей, заимствованных из характеристик PEG и других систем, и включили большое количество поверхностных языковых особенностей статей. , построил модель автоматической оценки для английской композиции и, наконец, добился того, что уровень точности превышает 0.84. Роско и др. [25] использовали линейную регрессию для построения системы оценки состава, в которой китайский язык является вторым иностранным языком, на основе более чем 1000 образцов и достигли корреляции баллов 0,6. Ли и др. [26] провели соответствующее исследование по автоматической оценке композиции с семантическим анализом в качестве ядра. После оценки семантики статьи установлено, что семантическая оценка имеет корреляцию 0,5 с итоговой ручной оценкой композиции.
3. Автоматическая модель оценки англоязычного сочинения на основе тегов частей речи
3.1. Маркировка части речи
В области обработки естественного языка очень важной частью является технология маркировки части речи, которая может помочь нам определить часть речи каждого слова в предложении, чтобы мы можем подсчитать частеречные характеристики текста. Синтаксический анализ позволяет нам получить синтаксическую структуру предложения и проанализировать количество предложений, герундийных фраз и т. д. в предложении. Технология фильтрации стоп-слов может помочь нам удалить стоп-слова, которые не помогают семантической информации контента, чтобы уменьшить влияние текстового контента на реальную семантическую информацию.
Тегирование частей речи — это процесс определения грамматической категории каждого слова в данном предложении, определения его части речи и добавления тега [27]. Тегирование частей речи — очень простая работа. Он может описать роль слова в контексте. Это основа грамматического анализа и семантического анализа. Поэтому определение частей речи также является очень важной задачей. Качество результатов тегирования будет напрямую влиять на производительность всей системы.Мы называем инструмент, используемый для завершения работы по маркировке частей речи, маркировкой части речи, а набор тегов, используемых для конкретных задач, называется набором тегов.
Тегирование частей речи для английской композиции является основой для автоматического исправления. Производительность системы маркировки частей речи напрямую влияет на производительность маркировки и анализа системы коррекции. Это особенно важно для выявления грамматических ошибок. Поскольку грамматические правила при обнаружении грамматических ошибок в основном определяются частью речи и самим словом, в то же время маркировка части речи также влияет на синтаксический анализ системы, обнаружение орфографических ошибок, беглость текста и оценку статьи. модули.
Как показано на рисунке 1, модель сначала использует сверточную нейронную сеть для извлечения информации о словах на уровне символов и использует эту часть информации на уровне грубого обучения. Затем вводится вектор уровня слова, и остаточная сеть используется для установления информационного пути для интеграции крупнозернистой аннотации и информации вектора слова. Наконец, модель опирается на циклическую нейронную сеть для извлечения общей информации о данных последовательности для получения точных результатов аннотации.
3.1.1. Word Feature Extraction
При использовании нейронных сетей для обработки текстовых данных сначала необходимо оцифровать или векторизовать слова. Многие сетевые структуры отображают слова в вектор данных. Среди них сетевые структуры скип-грамм и непрерывных наборов слов просты и эффективны.
В этой статье разрабатывается CRNN для векторизации слов на уровне символов. Поскольку символ — это наименьшая единица, из которой состоит слово, а общее количество символов — ограниченный набор, представление слова на уровне символов может в корне решить проблему незарегистрированных слов.Как показано на рис. 2, на примере ввода «это» сначала слово разбивается на символы, и каждый символ отображается в вектор. Затем объедините векторы каждого символа, чтобы получить матрицу слов. Наконец, в процессе свертки, объединения и периодического извлечения признаков нейронной сети получается окончательный вектор слов CRNN.
3.1.2. Грубое обучение
С точки зрения глубокого обучения основные факторы предшествующих знаний, которые могут объяснить изменения данных, часто используются в двух или более задачах; в то же время из-за совместного использования параметров можно значительно улучшить статистическую надежность параметров и улучшить обобщение.
Модель маркировки в этой статье разделяет процесс маркировки на поверхностные и глубокие многозадачные процессы обучения. Во-первых, грубо обозначьте данные. Затем далее разделите метки той же категории. Этот метод деления может эффективно маркировать информацию о частях речи английской композиции и других корпусов. Модель в этой статье классифицирует теги аннотаций грубо.
3.1.3. Создание информационного канала
Модель в этой статье делит маркировку на две части.Сначала выполните грубую маркировку, а затем используйте грубую маркированную информацию для мелкозернистой маркировки. В детализированной аннотации исходная входная информация извлекается и фильтруется, а некоторые функции не используются в окончательной детализированной аннотации. Более того, по мере увеличения глубины сети возрастает и сложность обучения сети.
Остаточная сеть устанавливает информационный путь, устанавливая пороговую функцию, позволяющую передавать информацию через сетевой уровень.Поэтому в этой статье остаточная сеть объединяется, чтобы разделить уровень сети и установить информационный путь на разных сетевых уровнях. По сравнению с прямым накоплением двух слоев установленный путь играет важную роль в распространении градиента, тем самым снижая сложность обучения модели.
3.1.4. Пакетная нормализация
При обучении глубокой сети на входе каждого слоя сети будет меняться распределение данных из-за изменения параметров сети предыдущего слоя.Это требует, чтобы модель использовала небольшую скорость обучения для обучения сети, а параметры должны быть хорошо инициализированы. Тем не менее, это сделает процесс обучения медленным и сложным. В модели, описанной в этой статье, для пакетной нормализации данных используется пакетная нормализация.
В модели маркировки последовательностей в этой статье ввод второго уровня BLSTM состоит из трех частей: (1) выход первого уровня BLSTM (2) векторная информация на уровне слова исходных данных ( 3) Векторная информация на уровне символов, извлеченная CRNN
. При объединении этих трех частей вам необходимо выполнить операцию пакетной нормализации отдельно, чтобы стандартизировать распределение данных.Как показано на рисунке 3, сетевая модель использует CRNN для извлечения векторной информации на уровне символов из входного предложения, а затем получает приблизительную информацию о метке в части грубой маркировки. Исходный вектор слова и символ, извлеченный CRNN, формируют вход второго уровня BLSTM. По сравнению с прямым сращиванием в качестве входных данных модель в этой статье выполняет операции пакетной нормализации для этих трех частей соответственно.
3.2. Модель автоматической оценки сочинения на английском языке
Общий дизайн модели оценки сочинения на английском языке показан на рисунке 4.Он в основном состоит из четырех частей, а именно модуля генерации характеристик степени субтитров, модуля генерации текстовых характеристик контента, модуля генерации нетекстовых функций и модуля прогнозирования модели машинного обучения.
3.2.1. Модуль генерации признаков степени вычитания
Для i -th элемент признака fi текста A , если fi появляется m раз в тексте A , его значение 90 6 AF 900 следует за AF 900: Принимая во внимание разницу в длине статей, чтобы облегчить сравнение между статьями, как правило, необходимо стандартизировать частоту слов:
AF _ F значение — это частота появления элемента функции fi в глобальном text GA, а именно,
Для элемента функции fi соответствующий вес элемента признака следующий:
Вес TF-IDF всесторонне учитывает различительную способность и частоту элементов признаков.
3.2.2. Модуль генерации текстовых функций контента
Для создания текстовых функций контента в этой статье сначала используется английский корпус Википедии для обучения модели на word2vec. Затем введите текст композиции, чтобы получить соответствующий набор векторов слов текста композиции. Затем случайным образом выберите центры кластеров. Кроме того, итеративно вычисляйте категорию, к которой принадлежит каждое слово, и корректируйте центр кластера до сходимости. После кластеризации этих векторов слов количество слов в категории слов после кластеризации векторов слов, размер словарного запаса и распределение слов рассчитываются как признаки.
Модель обучена на word2veC с использованием англоязычного корпуса Википедии, а число кластеров установлено равным k . Поток алгоритма выглядит следующим образом: (1) Используйте модель для генерации вектора слов текста и установите набор векторов слов текста как , где t i — вектор слов текстового слова (2) Случайным образом выберите c центров кластеров. (3) Для каждого вычислите категорию, к которой принадлежит t i : (4) Для каждого настройте центр кластера J i :(5)Определить, не меняется ли больше центр кластера, и вывести , иначе вернуться к шагу 2).
3.2.3. Модуль генерации нетекстовых признаков
Для генерации нетекстовых признаков текстовые атрибуты слов могут быть получены путем синтаксического анализа, а также количество слов в составе текста, количество текстовых слов после удаления повторяющихся слов, средняя длина и дисперсия слов, количество существительных, количество глаголов и прилагательных можно подсчитать. Нетекстовые признаки делятся на два уровня слов и предложений, в основном включая лексические признаки и синтаксические признаки.
3.2.4. Модуль прогнозирования модели машинного обучения
Слияние моделей — это проявление ансамблевого обучения, и это очень распространенный метод повышения производительности в различных соревнованиях по интеллектуальному анализу данных. Обычно результаты можно улучшить в различных задачах машинного обучения.
Принимая во внимание своевременность результатов обратной связи и точность прогнозов, в этой статье для интеграции трех моделей, которые автоматически оценивают сочинения на английском языке, используется простой и эффективный метод Бэггинга.Каждая модель умножается на определенный вес. Затем накапливаются, чтобы получить окончательный результат. Этот вес предназначен для выбора оптимального параметра в качестве соответствующего веса после отладки с помощью автономного набора тестов. Предполагая, что предсказанное значение случайного леса равно a, предсказанное значение модели GBDT равно b , а предсказанное значение модели XGBoost равно c , окончательное предсказанное значение модели будет следующим:
Веса , , и полученные в результате автономного обучения на тестовом наборе, и их сумма равна единице.
4. Результаты и обсуждение
4.1. Набор данных
Набор данных этого исследования общедоступен на Kaggle, общедоступной платформе для соревнований по машинному обучению. Мы можем бесплатно зарегистрировать аккаунт для скачивания тренировочных данных проводимых им соревнований. Этот набор данных представляет собой состав английского языка изучающих первый язык в 7–10 классах и содержит восемь подмножеств. Каждое подмножество имеет независимые данные, независимые темы и разную среднюю длину статей.
Как показано в Таблице 1, типы статей в основном представляют собой обсуждение, повествование, объяснение и ответы на вопросы. Эссе, рассказы или описательные эссе требуют, чтобы авторская статья описывала историю или новости. При ответе на вопросы автор должен сначала прочитать абзац материала, а затем написать статью на основе вопросов и требований, приведенных в конце материала для чтения. Темы восьми подмножеств данных различны. Среди них подмножество 1 просит рассказать о влиянии компьютеров на жизнь.Подмножество 2 касается того, нужно ли библиотеке проверять содержание книги. Подмножество 3–6 — сначала прочитать материал, а затем написать эссе в соответствии с подсказками. Подмножество 7 требует написания рассказа о терпении. Подмножество 8 показывает, что смех является важным элементом межличностных отношений, и требуется статья о смехе.
4.2. Настройки параметровПеред обучением нейронной сети инициализируются гиперпараметры в нейронной сети. Во-первых, и вектор символов, и вектор слов должны быть инициализированы. Кроме того, для предотвращения переобучения также необходимо настроить отсев и контролировать скорость обучения. Для инициализации вектора слов мы решили использовать таблицу векторов GloVe с более высокой производительностью, полученную в результате обучения текста, содержащего 6 миллиардов слов, с таких веб-сайтов, как Википедия.В векторном представлении на уровне символов для случайной инициализации используется среднее распределение. То есть каждое измерение каждого вектора символов является значением между нулем и единицей. При обучении нейронной сети добавьте слой исключения к входному и выходному слоям рекуррентной нейронной сети, чтобы контролировать обучение сети и предотвратить переобучение. Коэффициент отсева установлен равным 0,5. В эксперименте то же самое относится к тому, использовать ли отсев. В модели некоторые гиперпараметры установлены так, как показано в таблице 2.Среди них размерность скрытого слоя установлена на 200. Модель обучается с использованием алгоритма оптимизации Адама, и для каждой партии установлено значение 10. Инициализируйте скорость обучения до 0,01. В этой статье для оптимизации суперпараметров используется байесовский алгоритм оптимизации. Во-первых, предположим, что функция поиска основана на предварительном распределении. Затем каждый раз, когда точка выборки результатов используется для проверки целевой функции, эта информация используется для обновления априорного распределения целевой функции.Наконец, алгоритм проверяет точку, в которой вероятно возникновение общего максимального значения, заданного апостериорным распределением нефти. В этом случае параметр, удовлетворяющий условию, является оптимальным параметром.
4.3. Анализ результатов маркировки частей речиВ этой статье мы проводим сравнительные эксперименты на основе модели маркировки рекуррентных нейронных сетей. Как показано на рисунках 5 и 6, проанализируйте и обсудите эффективность каждой структуры в структуре сети, а также проанализируйте эффективность сети в различных задачах маркировки. В то же время, по результатам сравнения частеречевой разметки на разных корпусах, универсальность модели анализа при обработке разных корпусов показана на рисунке 7.Результаты данной статьи сравниваются с литературными данными [28], алгоритмом маркировки по частям речи модели максимальной энтропии [29], алгоритмом маркировки по частям речи модели скрытой лошади [30] и алгоритм маркировки частей речи на основе SVM [31]. Как показано на рисунках 5 и 6, базовая сеть предназначена для использования векторной информации на уровне слов для соединения двух уровней BLSTM и введения остаточной структуры сети между двумя уровнями BLSTM.Основываясь на базовой сети, после введения уровня наблюдения с грубой маркировкой в одно обучение будут включены процессы обновления с двумя параметрами, а введенная крупнозернистая маркировка будет контролировать сеть, что повышает точность маркировки. Однако в приведенной выше сети вход второго уровня BLSTM состоит из двух частей, и распределение данных этих двух частей неравномерно. После введения пакетной нормализации реализована стандартизация двух частей ввода.В настоящее время сетевая структура (BRCBN) повысила точность маркировки. Все первые три модели сети имеют проблему незарегистрированных слов. Во время обучения векторы слов незарегистрированных слов находились в необученном состоянии. Результаты маркировки этих слов не имеют ничего общего со структурой сети и, как правило, рандомизированы. Сразу после введения CRNN в эксперимент слова были векторизированы с уровня символов, и эти задачи были решены путем изучения отношений состава слов.Точность этой сети (BCRCBN) в эксперименте по маркировке частей речи достигла 0,976, а значение F 1 в эксперименте по распознаванию именованных объектов достигло 0,913. Когда традиционные сетевые модели аннотируются в специальном корпусе, точность аннотации часто недостаточна из-за корпуса. Например, используя модель Сенны [32], которая сначала использует сверточную нейронную сеть для извлечения символьной информации, а затем использует нейронную сеть с прямой связью для маркировки.Когда составной корпус маркируется частями речи, точность маркировки составляет 0,953. Ахил и др. [27] использовали многослойную нейронную сеть, чтобы разделить процесс маркировки на два этапа. Кроме того, в последнем слое для маркировки используется CRF. При маркировке корпуса письменных английских сочинений частью речи точность маркировки достигает 0,956. По сравнению с предыдущей работой точность модели в этой статье достигает 0,976, как показано на рисунке 7. Таким образом, даже если корпус, содержащий английские грамматические ошибки, помечен, модель в этой статье все еще может поддерживать высокую точность разметки. По мере увеличения сложности модели модель в этой статье вводит отсев для решения проблемы переобучения, как показано на рисунке 8(a). В эксперименте, по сравнению с результатами без отсева, отсев может значительно облегчить проблему переобучения. Это связано с тем, что отсев случайным образом делает веса некоторых узлов скрытого слоя в сети неработоспособными и ограничивает веса для достижения регулярного эффекта. Что касается выбора вектора слов, модель в этой статье использует 50-мерный, 100-мерный и 300-мерный вектор слов GloVe для сравнительных экспериментов и сравнивает с методом случайной инициализации, как показано на рисунке 8(b). ниже показано, наконец, выберите использование 100-мерного вектора для инициализации вектора слова в модели. 4.4. Анализ результатов модели автоматического подсчета балловИспользуя нетекстовые функции, в этом документе отдельно проводится обучение модели на восьми подмножествах композиции, прогнозируются результаты тестового набора и вычисляется соответствующее дважды взвешенное значение Каппа. Экспериментальные результаты показаны на рисунке 9. Из рисунка 9 видно, что для всех наборов данных композиции случайный лес имеет наибольшее значение Каппа второго взвешивания, за которым следует XGBoost, а дерево повышения градиента имеет самый низкий результат.Это связано с тем, что каждое подмножество композиции содержит более 1000 эссе, а все подмножества композиции в сумме составляют более 10 000 образцов, а данных, используемых для обучения модели, по-прежнему недостаточно. Две модели, такие как дерево повышения градиента и XGBoost, реализованы на основе метода повышения, поэтому при небольшом объеме данных модель склонна к переобучению данных. То есть модель относительно сложна, и слишком большое внимание к индивидуальности выборки будет охватывать общность выборки, что приведет к плохому прогнозирующему эффекту.Случайный лес основан на методе бэггинга, который использует результаты, полученные несколькими деревьями решений, для генерации результатов прогнозирования в форме голосования или усреднения. Таким образом, даже когда объем данных обучающей выборки невелик, можно эффективно избежать переобучения и уменьшить дисперсию. Следовательно, случайные леса могут демонстрировать лучшие эффекты предсказания, когда объем данных невелик. Мы считаем, что модель XGBoost увеличивает срок регуляризации функции стоимости, чтобы контролировать сложность модели и ограничить количество конечных узлов дерева, что может эффективно предотвратить переоснащение.Кроме того, модель XGBoost также использует метод выборки столбцов случайного леса, который также может эффективно предотвращать переоснащение. Следовательно, хотя это также модель, основанная на идее Boosting, эффект от модели XGBoost лучше, чем у модели дерева с градиентным усилением. Видно, что в комбинаторных подмножествах 4 и 8 квадратично-взвешенное значение Каппа модели XGBoost немного выше, чем у случайного леса. В комбинации 8 квадратично взвешенные значения Каппа трех моделей относительно низки.Автор анализирует, что это связано с большим диапазоном оценок композиционного набора 8. Когда диапазон оценок больше, соответствующая ошибка будет увеличена. 5. ЗаключениеВ этой статье предлагается модель автоматической оценки сочинения на английском языке. В этом методе используется сверточная нейронная сеть для извлечения информации о словах на уровне символов и используются функции для грубого уровня обучения. Затем вводятся векторы на уровне слов для интеграции крупнозернистых аннотаций с информацией о векторах слов.Затем RNN используется для извлечения общей информации о данных последовательности. Учитывая своевременность результатов обратной связи и точность прогнозирования, в этой статье выбран простой и эффективный метод бэгинга для линейного слияния случайного леса, GBDT и XGBoost. Каждая модель умножается на определенный вес, а затем суммируется, чтобы получить окончательный результат, чтобы реализовать построение модели автоматической оценки английской композиции. Экспериментальные результаты показывают, что модель автоматической оценки, предложенная в этой статье, достигла хорошей точности тегирования POS, которая достигает 0.976. Хотя в этой статье были получены лучшие экспериментальные результаты, открытый набор данных по-прежнему используется. Но общедоступный набор данных содержит ограниченный объем данных. Наш следующий исследовательский план состоит в том, чтобы создать собственную базу данных и обучить алгоритм в нескольких базах данных, чтобы повысить надежность алгоритма. Доступность данныхДанные, использованные для поддержки результатов этого исследования, можно получить у соответствующего автора по запросу. Конфликт интересовАвтор заявляет об отсутствии конфликта интересов. (PDF) АНАЛИЗ МОРФОЛОГИИ ПРИ НАПИСАНИИ АНГЛИЙСКОГО НАРРАТИВНОГО КОМПОЗИЦИИWANASTRA Vol. VII No. 01 Maret 2015 35 Основано на (AS Hornby, 1974), «Повествование рассказывает историю», , а на основе John M. Echols и (Hassan Shadily, 1986), «Повествование адалах 1. Penceritaan, pengisahan; 2. Cerita, kisah». Рассказы — это истории. Нарративы сюжеты.Это эссе, которые рассказывают историю , надеюсь, в интересной форме, , которые также передают темы. Часто, если вас попросят написать описательное эссе, вас не попросят исследовать теорию или тему. Скорее, вас попросят использовать ваше воображение вместо библиографии. Вам может понадобиться исследовать для этого описательного эссе; тем не менее, его написание может быть легче вам, потому что вам не нужно цитировать конкретные слова из первоисточников. Описательный абзац рассказывает историю или серию событий. Он сообщает, что человек или предмет делал в течение определенного периода времени. Как утверждает Уайт: «В нарративе важна деятельность; в описании есть вещи. И при описании вещей мы обычно больше озабочены существительным , чем глагольной группой. Таким образом, описание дает нам основание для обучения особенностям именной группы, которые, хотя встречаются в других употреблениях языка, имеют особое значение и частотность при описании вещей, людей и мест. . 3. Природа письма Письмо хорошо, когда оно дает информацию или сообщения четко и создает эффективный устный диалог с читателями. Он направлен на то, чтобы дать точку зрения на идеи в тексте, где он организует различные способы написания, такие как повествование, описание, экспозиция и аргументация. Когда учащиеся пишут абзац, они пытаются выяснить, о чем они думают, а также касаются языка, значения, и структуры контекста, связанного с освоением английского языка как второго или иностранный язык.Как заявляют Гулд, Диянни, и Смит, «письмо — это попытка создать диалог с читателями, и включает в себя изучение наших отношений с нашими читателями во многом таким же образом, как и изучение наших отношения к людям, с которыми мы разговариваем». Таким образом, письмо должно быть связано с содержанием, языком и грамматическими правилами. Чтобы избежать неправильного понимания, учащиеся должны использовать правильные предложения, создавая хорошо написанный текст и обращая внимание на расположение слов в их составе, чтобы выразить свою идею и дать значение письмо читателям.Согласно Хайленду: «По сути, письмо рассматривается как продукт, созданный из писательского владения грамматических и лексических знаний, а письмо считается результатом развития. имитации и манипулирования моделями, предоставленными учителем. Для многих, кто придерживается этой точки зрения, письмо рассматривается как расширение грамматики — средство укрепления языковых паттернов посредством формирования привычки и проверки способности учащихся составлять правильно построенные предложения». Что касается обзора теории письма , Хайланд заявляет, что письмо представляет собой серию предложений с соответствующей грамматикой. Он превращается в текст или эссе, которое имеет смысл и представлено различными словами. Писатели создают эссе, развивая способность в определенных грамматических и лексических знаниях. Селс и Ольштейн заявляют: «Письмо — это создание письменного слова, которое приводит к тесту , но текст должен быть прочитан и осмыслен для того, чтобы общение состоялось. писатель, другими словами, передает свои идеи в форме письменного текста, из которого известный или неизвестный читатель в конце концов извлечет идеи и их значения». Хартойо утверждает: «Академическое письмо — это трехуровневый курс, посвященный некоторым основным грамматическим особенностям , их использованию и применению в письме».Уайт утверждает: «Мы также должны писать, чтобы сообщить что-то нашей целевой аудитории, а поскольку эта аудитория физически не присутствует, то, что мы пишем, должно быть максимально ясным, точным и недвусмысленным. как возможно. Короче говоря, мы должны произвести дискурс , который воплощает в себе правильность формы, уместность стиля и единство темы и темы». Правила написания композиции и формат | Что такое композиция? — Видео и стенограмма урокаЧасти эссеЧасти эссе или сочинения часто делятся на пять частей или абзацев, чтобы помочь начинающим писателям научиться организовывать свои мысли. Части включают:
Задуманное как модель, эссе из пяти частей помогает писателям планировать свои исследования, систематизировать свои мысли и представлять свое окончательное письменное сочинение.Эссе из пяти частей используется, чтобы помочь писателям понять, как объединить композицию. Поскольку многие темы слишком сложны, чтобы обсуждать их всего в пяти абзацах, эта структура также дает писателю основу для построения более длинного и более развернутого эссе. Примеры написания сочиненияСочинение о преимуществах энергии ветра может содержать следующие пункты: Введение , первый абзац, объясняет, почему энергия ветра используется в качестве альтернативного источника энергии.Во введении автор может задать вопрос по теме, например, перевешивают ли преимущества ветроэнергетики недостатки, или заявить претензию плюс причины. Примерным тезисом может быть: «Хотя у энергии ветра есть некоторые недостатки, преимущества этой альтернативной энергии перевешивают недостатки, потому что энергия ветра обеспечивает чистую энергию, приносит доход местной экономике и снижает зависимость от ископаемого топлива». Во введении могут быть признаны недостатки энергии ветра, чтобы представить другую сторону дискуссии. Три параграфа поддержки :
Пятый параграф Заключение подтверждает, почему преимущества использования энергии ветра перевешивают риски. Как написать сочинениеНаписание сочинения дает писателям опыт описания чего-то важного, рассказывания опыта, объяснения процесса и исследования спорных вопросов.Когда писатели начинают свое исследование, они могут быть удивлены сложностью темы, особенно спорной темой и тем, что другие говорят о ней. Процесс исследования и реагирования на сложность темы помогает писателям развивать критическое мышление , способность анализировать аргумент, оценивать обоснованность утверждения, а затем приходить к разумному заключению по поводу аргумента. Изучение процесса критического мышления является важной частью интеллектуального развития.На самом деле любая работа, будь то в школе или на рабочем месте, требует некоторого уровня критического мышления. Написание сочинения можно разбить на следующие этапы: 1 Исследование тема 2 Создать план основных моментов, которые будет охватывать каждый абзац 3 Написать черновик о теме 4 Пересмотреть для больших идей, которые объединяют композицию единство , согласованность и поддержка . Хорошая организация помогает читателям следовать идеям автора от пункта к пункту. На самом деле, хорошо упорядоченная композиция создает шаблон идей, которых читатель ожидает. Например, если писатель пишет: «С одной стороны, энергия ветра выгодна…», читатель будет ожидать, что остальная часть мысли продолжится: «С другой стороны, энергия ветра имеет некоторые недостатки…» Другим качеством хорошей композиции является единство . Другими словами, писатели следят за тем, чтобы читатель увидел, как части произведения связаны друг с другом и как они поддерживают тезис произведения.Еще один способ, которым писатели помогают читателям переходить от идеи к идее, — использовать эффективные переходы для плавного перехода от одной идеи к другой. Согласованность — еще одно качество хорошей композиции. Согласованность, как и единство, относится к тому, как идеи объединяются в единое целое. Согласованность гарантирует, что композиция имеет смысл для читателя, создавая логические мосты от идеи к идее. Хорошее сочинение хорошо подкреплено доказательствами , которые убедят читателя в том, что авторский тезис обоснован. Советы по корректуре и редактированиюНаписание сочинения требует хороших навыков корректуры и редактирования . Один из лучших способов вычитки — прочитать сочинение вслух. Еще один хороший способ улучшить качество черновика — попросить кого-то еще прочитать его, чтобы найти места, которые нуждаются в пояснении или лучшей связи. Неизбежно в письме возникают ошибки, хотя хорошая корректура их уловит. Полировка статьи до тех пор, пока она не станет безошибочной, устанавливает дух писателя или доверие , что является хорошим способом сохранить доверие читателя. Резюме урокаСоставление письма — это создание и систематизация письменной работы или эссе по теме в области изучения. Композиция помогает писателям распознавать качественное письмо и развивать собственные навыки эффективного письма. Четыре основных типа сочинения: описание , повествование , изложение и аргументация . Описательная композиция содержит сведения о человеке или месте. В композиции повествования писатель излагает хронологию событий как повествование от первого лица. Писатели используют изложение , чтобы рассказать подробности о предмете, объяснить процессы или прояснить различия. Аргументация – сочинение, в котором излагается довод (высказывается утверждение) по дискуссионной теме. Композиция обычно состоит из пяти основных пунктов:
Примером композиции о преимуществах энергии ветра могут быть следующие пункты:
Написание сочинения можно разбить на следующие этапы: 1 Исследование тема 2 Создание плана основных моментов для каждого абзаца 3 Написание первого черновика 3 90 для единства 5 Редактировать для тонкой настройки Хорошее сочинение включает качества организация , единство , согласованность и поддержка . Программа письма для первокурсников | Колледж ВентураENGL V01A — АНГЛИЙСКИЙ СОСТАВ — 4 шт. Условие: Открыто для всех учащихся в соответствии с AB 705
Курс письма, в котором основное внимание уделяется критическому чтению, разъяснительному и аргументированному письму, а также овладению методами библиотечного исследования. Он включает в себя обучение и практику критического мышления, аналитического чтения и оценки письменных работ, в том числе по крайней мере одного произведения значимой литературы размером с книгу, а также методов четкого изложения и поддержки идей в организованных, связных эссе.Студенты должны написать не менее 6500 официальных слов, включая исследовательский проект, основанный на эссе, литературе, прочитанной в классе, личном опыте и исследованиях на уровне колледжа. После успешного завершения этого курса студент сможет:
Условие: ENGL V01A с оценкой C или выше
Этот курс предусматривает изучение литературы в сочетании с обучением критическому мышлению и композиции.Курс делает упор на понимание и написание литературы с использованием принципов логического анализа, критики, защиты идей, а также индуктивных и дедуктивных рассуждений. Студенты изучат предположения, на которых основаны выводы, и узнают распространенные логические ошибки языка и мышления. Обучение предлагается в продвинутых элементах стиля и организации. Применение навыков критического мышления и логической методологии к различным литературным жанрам позволит добиться дисциплинированного понимания материала. После успешного завершения этого курса студент сможет:
Условие: ENGL V01A с оценкой C или выше
Этот курс предлагает практику написания документальной литературы по теме курса, основанную на аналитическом чтении эссе из различных дисциплин.Он развивает владение процессом письма, критическое мышление и элементы стиля. Кульминацией семестра является представление итогового портфолио лучших работ студента. После успешного завершения этого курса студент сможет:
Учащийся научится писать связные, хорошо разработанные описательные эссе, используя различные риторические приемы; обобщать и анализировать эссе как образцы для написания; и провести исследование и написать исследовательское эссе. После успешного завершения этого курса учащийся сможет:
Учащийся научится писать связные, поддерживаемые абзацы и короткие эссе; анализировать и обобщать короткую прозу; и провести исследование и написать короткую исследовательскую работу. Предлагается только на кредитной/безкредитной основе. Не применимо к для зачета степени. После успешного завершения этого курса студент сможет:
определение композиции в The Free DictionaryВернемся к «Экзамену». Первое сочинение, которое было прочитано, называлось «Значит, это жизнь?» Может быть, читатель выдержит выдержку из нее: «Но я люблю сочинять сочинения. В основном мисс Стейси позволяет нам самим выбирать предметы; но на следующей неделе мы должны написать сочинение о каком-нибудь замечательном человеке. Кобб, Ребекка в это время плохо писала сочинение.[1276b] говорят, что люди те же, а город другой: ибо если город есть община, то это община граждан; но если бы способ правления изменился и стал бы иным, казалось бы необходимым следствием того, что город изменился; как мы считаем трагический хор отличным от комического, хотя он, вероятно, может состоять из одних и тех же исполнителей: таким образом, всякое другое сообщество или композиция называется иной, если вид композиции различен; как в музыке одни и те же руки производят разную гармонию, как дорическая и фригийская.Я продолжил давать урок; это была «композиция», т. е. я диктовал некоторые общие вопросы, ответы на которые ученики должны были составлять по памяти, доступ к книгам был запрещен. Конечно, не может быть точной параллели между такими разными искусствами, как архитектура и поэтическая композиция. : Но, несомненно, и в поэзии наших дней, хотя в некоторых случаях она была мощно инициативной и оригинальной, есть большая ученость, обширное сравнительное знакомство с поэтическими методами более ранних мастеров и очень тонкое понимание их обаяния.Публика, как правило, очень охотно принимает мнение, что тот, кто угодил ей в каком-то своеобразном способе сочинения, благодаря этому самому таланту лишен способности отваживаться на другие сюжеты. Эти поэтические фрагменты явно предшествуют Сама «жизнь», которая, кажется, была так написана вокруг них, что давала подходящие поводы для их сочинения. Эпиграмма III на Мидаса из Ларисы иначе приписывалась Клеобулу из Линда, одному из семи мудрецов; обращение к Главку (xi) чисто гесиодическое; xiii, согласно ММ.«Мои дорогие коллеги, — сказал Барбикен без дальнейших предисловий, — сейчас перед нами стоит вопрос о конструкции двигателя, его длине, составе и весе. Он потратил первые сорок лет своей жизни на приобретение знаний, но не получив докторской степени, он вернулся в тихие холмы родной провинции и посвятил оставшиеся годы сочинительству.Большинство его стихов, кроме некоторых политических сатир, навлекших на него гнев императора, полны тонкой грусти. и ароматное сожаление, напоминающее попурри в какой-нибудь темно-синей фарфоровой миске.Это выражение, которое можно назвать строкой, было подхвачено и повторено толпой; к нему могли добавляться другие, и таким образом постепенно, в течение поколений, возникла регулярная привычка коллективного сочинения, сочинения всей толпой чего-то вроде законченных баллад. другой.Влияние использования текстового процессора, содержащего средства проверки грамматики и орфографии, на сочинение шестиклассниковАннотацияУлучшение навыков письменного общения является основной целью многие американские педагоги сегодня.Это квазиэкспериментальное исследование, проводится в шести классах чтения в шестом классе, оценивается и сравнили эффективность трех подходов к улучшению писать в классе чтения и проверять учащихся отношение к письму. Независимые переменные были методом обращение, языковой уровень учащихся и родной язык студенты. Зависимыми переменными были письменное достижение, оценка целостно и аналитически, и отношение к письму. Все занятия велись одним и тем же учителем, получили ту же инструкцию и выполнял два письменных задания каждую неделю на шесть недель.Шесть классов были разделены на три процедуры. группы: WP+ (с использованием слова с улучшенной проверкой орфографии и грамматики программа обработки), WP (используя ту же программу программа без опций проверки) и P&P (с использованием ручки и бумаги). Перед началом исследования каждый студент выполнил опрос отношения и написал описательный абзац, который использовался в качестве предварительный тест. После шести недель лечения студенты написали два посттестовые эссе — одно с лечением, использованным в исследовании, и другие рукописные-и заполненный обзор отношения.Интервью со студентами изучали их отношение, уделяя особое внимание тому, предпочитают ли студенты писать на бумаге или на компьютере и почему. Комментарии учащихся включены в Приложение. Все письменные работы учащихся оценивались после завершения изучать. Рукописные претесты и посттесты были напечатаны в компьютер, точно воспроизводящий все студенческие работы, чтобы убедиться, что все документы будут рассматриваться одинаково. Результаты написания и опросы отношения были проанализированы анализом ковариации, используя предварительные тестовые баллы по письму как ковариация (чтобы компенсировать любые различия, возникающие из-за необходимости использовать неповрежденные классы).Были исследованы пять нулевых гипотез; два были отклонены и три были сохранены. Значительные различия, связанные с лечение было определено между студентами с использованием расширенного слова процессоры и те, кто использует ручку и бумагу, а также английский домашний язык студенты и те из двуязычных домашних фонов. Районы, где не было указаний на эффект лечения писали достижение слабой языковой способности студентов и тех, кто был не низкое и отношение учащихся к письму. описательных эссе // Purdue Writing LabЭта страница предоставлена вам OWL Университета Пердью. При печати этой страницы вы должны включить полное официальное уведомление. Copyright © 1995-2018 The Writing Lab & The OWL в Purdue and Purdue University. Все права защищены. Этот материал нельзя публиковать, воспроизводить, транслировать, переписывать или распространять без разрешения. Использование этого сайта означает принятие наших условий добросовестного использования. Описательные эссеСводка: Способы дискурса — изложение, описание, повествование, аргументация (EDNA) — это обычные бумажные задания, с которыми вы можете столкнуться на уроках письма. Хотя эти жанры подвергались критике со стороны некоторых ученых-композиторов, Purdue OWL признает широкое использование этих подходов и потребность учащихся в их понимании и воспроизведении. Что такое описательное эссе?Описательное эссе — это жанр эссе, в котором учащемуся предлагается описать что-либо — объект, человека, место, опыт, эмоцию, ситуацию и т. д.Этот жанр поощряет способность студента создать письменный отчет о конкретном опыте. Более того, этот жанр допускает большую художественную свободу (цель которой — нарисовать образ, яркий и волнующий в сознании читателя). Было бы полезно помнить об этом простом правиле: если читатель не может составить ясного впечатления о том, что вы описываете, попробуйте, попробуйте еще раз! Вот несколько рекомендаций по написанию описательного эссе. Если ваш инструктор попросит вас описать вашу любимую еду, убедитесь, что вы записали несколько идей, прежде чем приступить к ее описанию. Например, если вы выбираете пиццу, вы можете начать с написания нескольких слов: соус, сыр, корочка, пепперони, колбаса, специи, горячий, расплавленный и т. д. После того, как вы записали несколько слов, вы можете начать с составления описательных слов. списки для каждого.
Это означает, что слова подбираются тщательно, особенно из-за их релевантности по отношению к тому, что вы собираетесь описать. Зачем использовать лошадь , когда можно выбрать жеребца ? Почему бы не использовать бурный вместо буйный ? Или почему не скупой вместо дешевого ? Такой выбор формирует более прочный образ в сознании читателя и часто предлагает нюансы значений, которые лучше служат его цели. Помните, если вы что-то описываете, вы должны воздействовать на чувства читателя. Объясните, как предмет пах, ощущался, звучал, имел вкус или выглядел.Украсьте момент чувствами. Если вы можете описать эмоции или чувства, связанные с вашей темой, вы установите контакт с читателем на более глубоком уровне. Многие чувствовали сокрушительную утрату в своей жизни, или экстатическую радость, или легкую самоуспокоенность. | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||